building machine learning system with Python 学习笔记--从零开始机器学习(1)搭建环境
来源:互联网 发布:linux 守护进程的好处 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 15:43
搭建学习环境:
Linux系统和Mac OS一般都自带了Python,在命令行直接输入python即可调用:
可以看到我的Ubuntu是Python3.6版本,建议用与本书一致的Python2.7版本
用pip list查看已安装的包,是否已有NumPy SciPy Scikit-learn三个包。没有则pip install 包名进行安装,可以在包名后指定版本,例如pip install numpy 1.6.2,不指定版本直接默认安装最新版本。
Windows系统以win7为例,可以在Python官网下载https://www.python.org/downloads/
64位的win7选择x86-64的文件,32位的选择x86
下载后的msi安装包双击即可安装
安装后需要配置环境变量,右键我的电脑,点击属性或者通过控制面板进入系统页面,点击高级系统设置_环境变量
选中Path变量,将Python安装位置的bin目录添加到变量值的后面,注意前面要有英文分号,结束可以添加分号也可以省略
环境变量就是告诉计算机去哪里找python.exe可执行文件,添加的是这个文件的所在路径
打开命令行窗口,输入Python,出现Python交互命令输入即配置成功
同样用pip list检查否已有NumPy SciPy Scikit-learn三个包,安装方法相同。
另推荐一个集成开发环境anaconda或者miniconda,基本上集成了所有需要用到的包,而且安装过程中可以选择自动配置环境变量,比较方便。
贴上知乎上对开发工具选择的讨论:https://www.zhihu.com/question/27615938
我是用的anaconda py2.7 64位版,选择对应自己电脑的版本下载,下载地址:https://www.continuum.io/downloads/
anaconda的安装和使用都有做了更好的总结,这里直接引用:
安装:http://blog.csdn.net/dq_dm/article/details/47065323
常用命令:http://blog.csdn.net/fyuanfena/article/details/52080270
miniconda是微缩版,下载地址:https://conda.io/miniconda.html
写本书中的代码用文本编辑器就够用了,用普通的文本编辑器可以培养下缩进、命名习惯
windows下用文本编辑器写好代码后,保存时注意不要默认成txt格式,要保存为.py结尾的文件,例如demo.py文件,执行该文件需要切换到文件所在目录,再执行python demo.py,或者在其他目录执行,要给出文件绝对/相对路径,例如 python d://**/demo.py
IDE有免费的spyder等等,我习惯用pycharm,社区版是免费的,企业版收费,但是某宝上很便宜。
到这里猪毛就剃完了~
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